LLMとは(超概要)

LLMとは。をざっくり知るための資料

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1. LLM とは( 超概要) LLM とは © 2025 1
2. そもそも 1. LLM って何？ 2. どうやって動くの？ 3. どんな場面で活用できる？ LLM とは © 2025 2
3. 1. LLM とは？ “Large Language Model” という大きい言語モデルのこと 大量のテキスト( 言語) を事前学習し、単語（トークン）の並びを予測している 予測をつなげて文章を生成・理解できる LLM とは © 2025 3
4. 2. どうやって動くの？ 1. トークン化 文章を単語に分解 2. 変換（埋め込み） トークン -> ベクトル化( 数値) にする 3. 予測 文脈を読んで「次の単語」を確率計算 4. 出力 確率に従いトークンを出力 LLM とは © 2025 4
5. 例： 「東京」の次に来るのは？ 1. タワー 2. 都 3. バス 4. バナナ この予測を、たくさんテキストを学習したLLM が行います。 学習するテキストが多ければ多いほど正解の確率が上がります。 LLM とは © 2025 5
6. 3. どんな場面で活用できる？ ↓ のようなことに活用できる。 分類 具体例 生成 文章・メール・コード自動生成 要約 長文 -> 要点抽出 Q&A チャットボット、検索補助 変換 翻訳、文体変換、分類 LLM とは © 2025 6
7. 得意な点・苦手な点 得意 文法的に自然な文章 柔軟なタスク適応（プロンプト次第） プロンプト( 指示) を変えることでいろんな作業ができる 苦手 最新情報（公開後に学習していない） 事実性：自信満々に間違うことも ※ ハルシネーションって言う。 LLM とは © 2025 7
8. 従来のAI と今のAI(LLM) の違い 観点 従来のAI ( 〜2020) 今のAI(LLM) (2023 〜) 方式 ルールベース／狭いタスク特化 巨大汎用モデル 学習データ 限られた範囲のデータ Web 全体レベルの多様なテキスト 入力 構造化データ・数値 自然言語 拡張 タスクごとに再学習 プロンプトのみで即適応 運用コスト モデル毎に開発・保守 1 モデルで多用途に展開 LLM とは © 2025 8
9. まとめ LLM は「巨大な予測エンジン」と言い換えられる プロンプト次第でいろんな用途に活用できる 事実確認は必須。 学んでいない最新情報は、教えてあげる必要がある LLM とは © 2025 9